python meshio对OpenFOAM VTK文件后处理

发现很多CFDer都有很多后处理的需求，而Paraiew虽然强大，之前也写过用paraview自带的pvpython编写后处理脚本的教程，但用户编程方面还是差点意思。最近找到了直接用python的meshio库读取vtk文件的方法，理论上可以实现任意后处理需求，在此记录。

meshio库

https://github.com/nschloe/meshio/

有多种网格格式可用于表示非结构化网格，meshio 可以读写或转换以下所有内容 ：Abaqus（.inp）、ANSYSmsh（.msh）、AVS-UCD（.AVS）、CGNS（.CGNS）、DOLFIN XML（.XML）、Exodus（.e，.exo）、FLAC3D（.f3grid）、H5M（.H5M）、Kratos/MDPA（.MDPA）、Medit（.mesh，.meshb）、MED/Solome（.MED）、Nastran（bulk data，.bdf，.fem，.nas）、Netgen（.vol，.vol.gz），Neuroglancer预计算格式，Gmsh（格式版本2.2、4.0和4.1，.msh）、OBJ（.OBJ）、OFF（.OFF）、PERMAS（.post、.post.gz、.dato、.dato.gz）、PLY（.PLY）、STL（.STL）、Tecplot.dat、TetGen.node/。ele、SVG（仅2D输出）（.SVG）、SU2（.SU2）、UGRID（.UGRID）、VTK（.VTK）、VTU（.VTU）、WKT（TIN）（.WKT）、XDMF（.XDMF、.xmf）。

安装：

pip install meshio[all]
conda install -c conda-forge meshio

拉入所有可选的依赖项。默认情况下，meshio只使用numpy。）然后可以使用命令行工具

meshio convert    input.msh output.vtk   # convert between two formats

meshio info       input.xdmf             # show some info about the mesh

meshio compress   input.vtu              # compress the mesh file
meshio decompress input.vtu              # decompress the mesh file

meshio binary     input.msh              # convert to binary format
meshio ascii      input.msh              # convert to ASCII format

读文件

import meshio

mesh = meshio.read(
    filename,  # string, os.PathLike, or a buffer/open file
    # file_format="stl",  # optional if filename is a path; inferred from extension
    # see meshio-convert -h for all possible formats
)
# mesh.points, mesh.cells, mesh.cells_dict, ...

# mesh.vtk.read() is also possible

OpenFOAM生成VTK文件

将OpenFOAM文件生成vtk结果

reconstructPar
foamToVTK
paraview ./VTK/cfd_1.vtk

VTK文件结构

参考文件 https://vtk.org/wp-content/uploads/2015/04/file-formats.pdf

python 读取vtk文件

import meshio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mesh = meshio.read("bubble.vtk") 
# 0.4 * 0.015 * 0.24 =   Nx * Ny * Nz =   160 * 6 *96
# print(mesh)
vf_cell = mesh.cell_data['voidfraction'][0]

Nx = 160
Ny = 6
Nz = 96

Lx = 160
Ly = 96

vf_all = np.reshape(mesh.cell_data['voidfraction'][0], (Nz, Ny, Nx))
# 这里小细节一定要反过来写顺序，vtk文件格式决定的

slice1 = vf_all[:,3,:]
# 上下翻转
slice1 = np.flip(slice1, axis=0)

color = plt.get_cmap("bwr", 100)(matrix)

fig = plt.figure()
# ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xticks(np.arange(0, Lx, 1))
ax.set_yticks(np.arange(0, Ly, 1))
ax.set_xticklabels([' ']*Lx)
ax.set_yticklabels([' ']*Ly)
ax.set_xticks(np.arange(-.5, Lx, 1), minor=True)
ax.set_yticks(np.arange(-.6, Ly, 1), minor=True)
ax.grid(which='minor', color='black', linestyle='-', linewidth=0.5)
ax.imshow(slice1,cmap='bwr')

plt.show()

后面想做什么操作可以都在python里进行了。